記事一覧
【注意】ChatGPTのCode Interpreterでもまだまだ嘘をつく！？
はじめに皆さん、ChatGPTのCode Interpreterは使ったことありますか？
すごい便利で、かなりすごい機能ですよね！
csvファイル読み込めて、指示すれば複数のデータフレームを結合できたり、情報を可視化できたり……
ついにコードも書く必要なくなる！！！！
と思ってましたがまだまだそんなことはなさそうです。
今日はそんなCode Interpreterの注意点について説明します。
【ChatGPT】ぎっくり腰になったので、ChatGPTにぎっくり腰の記事を書かせてみました。
こんにちは！先日、家の中でAmazonで頼んだ水を移動しようとして、段ボールを持ち上げようとしたら、、、、、
あぁぁぁぁぁぁぁぁぁぁ！！！！
やりました。ぎっくり腰。
今は痛みが治まってきましたが、まだ痛いです。
安静にしていて、暇なので、ChatGPTにぎっくり腰について、記事を書いてみました。暇な方は読んでみてくださいw
1. ぎっくり腰とは？「ぎっくり腰」は一般的に用いられる表現で、
【SIGNATE】携帯電話の機能データからの価格帯分類
こんにちは！5月の「SIGNATEビギナーズコンペ」に参加しました！内容は携帯電話の機能データからの価格帯分類でした。公開できない情報があるので、全部の報告はできませんが、一部について報告します。
今回は、携帯電話の価格帯を（安い）0 , 1, 2, 3（高い）に分類する分類問題です。その予測モデルを作成し、未知のデータを分類して、事務局が持っている正解データと比較して、数値を比較します。
ち
スギ花粉飛散量のデータ分析@機械学習編②
前回まで一通りデータ分析を行いました。
今回は、風速のデータを用いて改善されるかチェックしていこうと思います。
風速データ読み取り・前処理前回と同じようなことをやるので、細かいことは省略します。
風速データを読み取り、前処理を行い、以下の表にまとめました。
今回は最大瞬間風速と日平均風速を用いて、各種lagデータも用いました。
このデータと前のデータを合わせて、以下の表にまとめました。
こ
スギ花粉飛散量のデータ分析@機械学習編
それでは、実際に予測モデルを作成していきます。
復習として、前回作成したデータフレームを以下に記します。
ランダムフォレストランダムフォレストは、精度の高くない弱学習器である決定木をたくさん作って、より精度の高い強学習器を作成するアンサンブル学習の一つです。材料開発の機械学習のマテリアルズインフォマティクスでよく使われます。
以下のコードで予測しました。
import numpy as np
スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理②
特徴量をまとめるさぁ、データ結合まで終わらせたところで、特徴量をまとめていきたいと思います。まず、列同士の関連性を見ていきたいと思います。
import matplotlib.pyplot as pltimport japanize_matplotlibimport numpy as npimport seaborn as snsplt.figure(figsize=(8, 8))corr =
スギ花粉飛散量のデータ分析@データ前処理編①
さぁ、続いてはデータ前処理です。
正直、ここで8割くらい時間を割きましたww
たくさんあって、全て書き込めないので、コンパクトにしてます。
もし興味ありましたら、答えますので、コメントください^^
データの結合まずは平成のデータと令和のデータをそれぞれ結合することにしました。
と思って、df = pd.concat()を用いたけど
…できねぇじゃねぇか！！！！
元データを確認すると、そりゃ
スギ花粉飛散量のデータ分析@データ読み取り編
こんにちは！Aidemyのデータ分析講座を受講してから2か月も経ちます！今日は修了課題の成果物作成について、ブログを書きました！
めちゃくちゃ苦戦したので、何回かにわけて書きますw
素人の苦戦を、とくとお楽しみくださいwww
データの場所まず、スギ花粉の飛散量ってどんな影響に左右されるんだろう。。。
とりあえず、日付と気温のデータから始めるか…
ということで以下のサイトからデータを読み取りました
あれ！？グラフに日本語の文字が正しく表示されない！？
こんにちは。プログラミングをはじめてから、1か月半経ちました！
Winnyを作ったあのお方が、ますます理解できません（笑）
そこで、今日はこんな投稿です
Google colaboratoryのグラフで、日本語が正しく表示されません！そうです。私はgoogle colaboratoryでグラフを作れるようになったのですが、以下のように正しく表示されなくて苦戦してました。
▯▯▯ってなんだよお
なぜ、いまAIを学んだのか！？
AIを学んだ理由
私は今年で34歳になります。中年男性待ったなしですww
24歳から今まで、製造業の研究開発・技術・技術営業などの経験を行ってきました。
しかし、最近ふと思ったのです。
この職業って永遠に需要があるのかな？？
そうです。この職業にもAIの魔の手が迫ってきているのです。
マテリアルズインフォマティクスってご存じでしょうか？
そうです。このマテリアルズインフォマティクス、デー